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随着水电行业智能化运维水平的不断提高,水轮机调速器电气系统运行可靠性成为保证机组安全稳定运行的重要因素.针对目前调速器电气故障诊断依靠人工经验、响应滞后的情况,本文对调速器液压随动系统、微机 PID 调节和电液转换环节的工作机理进行了系统的分析,并对位移传感器零点漂移、比例伺服阀线圈烧毁和电源模块电压波动等常见的电气故障的物理原因和演变规律作了详细的分析.在此基础上,本文提出了一种结合振动波形特征提取、电气参数在线监测和专家系统推理的综合诊断方法,使用历史故障数据库和多源信号分析来达到故障特征准确识别和自动定位的目的.研究成果很好地解决了传统诊断方法中误判率高、时效性差的问题,给水电站调速器状态检修和智能化故障预警提供了理论依据和技术支持.
水轮机调速器电气故障故障机理
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白蚁危害具有隐蔽性、反复性及长期性等特征.水库白蚁危害风险区划研究是水库白蚁危害防治工作开展次序、白蚁专项处治经费合理分配的重要依据.以河南省南阳市白蚁危害水库为例,基于灾害风险理论,选取危害程度指数评价指标,主要包括地表活动特征、内部活动特征和对水工建筑物影响,危害敏感性指数评价指标,主要包括年平均气温、相对湿度、植被覆盖率、地形地貌、白蚁种类、大坝等级、管理状况和处治状况,构建水库白蚁危害风险评价指标体系、白蚁危害程度评价模型、敏感性评价模型及综合评价模型.借助ArcGIS的地理处理和空间分析功能,获取南阳市水库白蚁危害风险分布区划图,在此基础上提出亟待进行白蚁危害处治的4座中型水库,应加强巡察的1座大(1)型水库和8座中型水库.
水库大坝指标体系白蚁危害评价模型风险区划
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为解决水利工程投资预测信息化建设存在标准化程度较低、历史数据利用不充分、智能化辅助决策能力弱等问题,提出了基于专家系统的水利工程投资预测成果编制平台架构.以水利工程投资预测相关规范、工程资料等文件为数据来源,开发水利工程投资预测专家系统模块,构建了集编制、校核、问答功能于一体的水利工程投资预测成果智慧编制平台.实例应用表明,该平台可实现水利投资预测成果快速、高质量编制与校核工作,且在水利工程投资预测领域问答上较通用大模型准确性更高.研究成果既为水利工程投资预测的智能化、标准化提供了可行的有效工具,其平台架构也为其他工程领域投资预测的数字化转型提供了可借鉴的思路.
水利工程工程投资预测专家系统大模型知识库
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泵站电气自动化控制中应用智能化技术,是保障电气设备运行稳定性、解决电气自动化控制复杂问题的关键途径.因此,分析专家系统、在线监测评估系统及人工神经网络模型等智能化技术在故障诊断、状态监测与状态预测等关键环节中的应用要点及应用效果.研究表明,在泵站电气自动化控制中应用智能化技术,可提高故障诊断、状态监测与状态预测的准确率,减轻运维管理人员工作负担,减少泵站停电导致的经济损失,可为运维管理人员开展泵站电气自动化控制的相关工作提供参考.
泵站电气设备自动化控制智能化技术专家系统人工神经网络模型
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为实现对复杂地质条件下TBM施工安全风险的快速、定量化评价,综合运用WBS-RBS法与因子分析法,构建了包含 7 个准则层 20 个指标层的TBM施工风险评价指标体系;结合层次分析法与模糊综合评价法,确定各项评价指标的权重与隶属函数,建立了风险评价模型;基于风险评价模型,应用专家系统方法与Java语言开发了一套集成化的TBM施工安全风险评价系统.应用该评价系统对云南高黎贡山隧道工程出口段TBM施工进行评价,评价结果与工程实际情况相符,表明该评价系统能够对复杂地质条件下TBM施工风险提供科学、有效的评价.
TBM风险评价复杂地质模糊数学专家系统
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针对传统水库安全管理模式在态势感知、数据分析和科学决策等方面存在的问题,笔者构建一套融合人工智能算法与专家系统的智能决策系统.系统设计了包含硬件层、网络层、数据层、应用层和用户层的五层架构,通过AI-ES模块实现数据预测、图像识别与规则推理,并结合险情识别、安全评估、水资源调度、事件预测等多个功能模块进行综合决策分析.结果表明:系统在高并发场景下性能稳定,核心模块响应迅速;能够实现全天候智能巡检、自动风险识别与预警、精准化调度,有效降低人力成本,提升管理效率和应急处置能力.该系统实现了对水库安全运行的全流程智能化管理,可为水库安全管理模式的转型升级提供有效的技术支撑,具备良好的应用推广价值.
水库安全人工智能专家系统智能决策风险预警
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随着我国输配电系统规模的不断扩展与电力需求的快速增长，系统运行的可靠性与安全性面临着更高的要求。传统故障诊断方法存在响应速度慢、准确率低和人工依赖性强等问题，已难以满足现有智能电网的发展需求。为此，本文聚焦于智能故障诊断技术在输配电系统中的应用与发展。论文首先系统梳理了智能故障诊断的理论基础，探讨了人工智能、机器学习和专家系统等关键技术，并分析了这些技术在故障检测、定位和原因分析中的优势。进一步，结合国内外相关领域的最新进展，总结了智能诊断技术在提升故障识别速度和准确性、降低漏诊与误判率方面的成效。最后，提出了智能故障诊断技术在实际输配电系统推广过程中所面临的挑战，并展望了其在推动电网安全稳定运行和智能化管理方面的重要意义。本文结果对于完善我国输配电系统故障处理机制、提升智能电网管理水平具有积极地推动作用。
输配电系统智能故障诊断人工智能机器学习电网安全稳定
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在全球气候变化加剧、极端降水事件频发背景下,传统防汛模式面临严峻挑战.我国作为受洪涝灾害影响最严重的国家之一,近年来积极推进人工智能(Artificial Intelligence,AI)、物联网、数字孪生等新技术与防汛体系的深度融合,防汛工作从"经验驱动"向"数据驱动"转变.系统梳理了AI技术在水利领域的演进历程,从早期的专家系统到当前的深度学习与数字孪生技术,分析了其在洪水预报、城市内涝预警和区域水网协同管理中的核心突破进展.研究表明:AI混合模型可有效提升洪峰预报精度;计算机视觉与物联网技术支撑的城市内涝监测系统可实现"秒级识别—分钟响应",处置效率提高6倍以上;数字孪生技术通过虚实交互推演,构建"预报—预警—预演—预案"闭环,优化跨流域调度效能.然而,当前智能防汛仍面临数据质量、极端事件泛化及跨部门协同等挑战,未来需深化物理模型与AI的融合,构建跨领域协同平台,并拓展防汛数据的民生服务价值,以全面提升防洪体系的韧性与智能化水平.
AI防汛减灾数字孪生城市内涝洪水预报
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为探究基于预警预报系统的电力水利提灌工程泵站故障诊断方法,提高泵站智能管理和安全运行水平,基于泵站油膜振荡、油膜涡动、动静件摩擦等典型故障特征,集成多媒体信息、多信息源、多格式信息,对传感器数据进行初级、二级信息融合,进而采用人工识别与输入方式,通过"人机协作"完成多信息融合诊断,提出基于BP(反向传播神经网络)、模糊运算与专家系统结合的诊断方法,准确辨识振动信号轴心轨迹、波形形状,利用专家系统开展"反向链"信息推理,获得诊断结果.结果表明,基于预警预报系统的电力提灌水利工程泵站故障诊断方法可实现远程状态监测与故障诊断,结合案例确定第4列最大值为0.924 8,第3列最大值为0.880 6,第1列最大值为0.858 0,诊断准确率达到99%以上.基于预警预报系统的电力提灌水利工程泵站故障诊断方法采取恰当算法进行故障诊断,可提高泵站运行效率和泵站智能管理及安全运行水平,建议在同类工程中推广应用.
预警预报系统水利提灌工程泵站故障诊断诊断方法
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当前国内大型水利泵站结合多种故障诊断方法,发挥各自优势.如将模糊理论与专家系统相结合,对泵站复杂机电设备故障进行综合诊断,从而提高诊断准确性.依托物联网、云计算技术,搭建远程监测诊断平台,实现对大型水利泵站机电设备的远程实时监测与故障诊断,针对国内泵站设备特点,深入研究故障特征提取方法,譬如安徽省驷马山管理处乌江泵站通过实时监测振动、温度等参数优化运行,从振动、声音等信号中提取有效特征,为故障诊断提供关键依据.
